Forex API
为 50+ 个主要、次要及异国货币对提供 Tick 级报价。
通过一个 WebSocket 和 REST API 传输 Tick 级 Forex、Crypto、Stock、Commodity 和 Index 数据。几秒钟即可获取免费密钥——无需销售沟通。
| 代码 | 资产类别 | 价格 | 实时变动 |
|---|---|---|---|
| EUR/USD 外汇欧元 / 美元 | 外汇 | - | - |
| BTC/USDT 加密货币比特币 | 加密货币 | - | - |
| ETH/USDT 加密货币以太坊 | 加密货币 | - | - |
| AAPL 股票苹果公司 | 股票 | - | - |
| XAU/USD 大宗商品现货黄金 | 大宗商品 | - | - |
| USD/JPY 外汇美元 / 日元 | 外汇 | - | - |
| NVDA 股票英伟达公司 | 股票 | - | - |
| SPX 指数标普 500 指数 | 指数 | - | - |
AllTick 覆盖的每个市场都可通过同一个统一的 REST 和 WebSocket 接口访问。
为 50+ 个主要、次要及异国货币对提供 Tick 级报价。
实时现货和衍生品数据,标准化为一个数据流。
覆盖美股、港股和 A 股市场的股票,提供成交和报价。
贵金属和能源的实时定价。
主要全球指数的基准指数值和成分股。
比较 AllTick 各个市场的覆盖范围、延迟和数据类型。
浏览产品AllTick 与典型传统行情数据供应商的对比。
| 能力 | AllTick | 典型传统供应商 |
|---|---|---|
| WebSocket 中位延迟 | 约 150ms | 400–800ms |
| 一个 API 中的资产类别 | 5(FX、Crypto、Stock、Commodities、Indices) | 1–2 |
| 可用性 SLA | 99.95% | 99.5% 或无 |
| 免费等级 | 有——即时 API 密钥 | 需要销售沟通 |
| WebSocket 流 | 原生支持 | 轮询 / 有限支持 |
通过 WebSocket 连接并订阅任何市场中的任意交易品种。
# AllTick realtime financial data API
# forex crypto stock commodities indices
import asyncio, json, uuid
import websockets
subscribe = {
"cmd_id": 22004,
"seq_id": 1,
"trace": str(uuid.uuid4()),
"data": {"symbol_list": [{"code": "EURUSD"}]},
}
heartbeat = {"cmd_id": 22000, "seq_id": 1, "trace": "heartbeat", "data": {}}
async def stream():
uri = "wss://quote.alltick.co/quote-b-ws-api?token=YOUR_API_KEY"
async with websockets.connect(uri) as socket:
await socket.send(json.dumps(subscribe))
async def keep_alive():
while True:
await asyncio.sleep(10)
await socket.send(json.dumps(heartbeat))
asyncio.create_task(keep_alive())
async for message in socket:
print(json.loads(message))
asyncio.run(stream())分享市场数据工程、流式 API 与低延迟金融应用开发的实用内容。

抛物线SAR指标(Stop and Reverse,简称SAR)是技术分析师和交易者常用的一种工具。它能够帮助…
抛物线SAR指标(Stop and Reverse,简称SAR)是技术分析师和交易者常用的一种工具。它能够帮助我们发现潜在的趋势反转点,并指导我们何时入场或退场。在趋势跟踪策略中,这个指标特别有用。掌握SAR的运作原理和应用方法,可以让我们更好地驾驭金融市场的复杂变化。因为简单易懂且在趋势市场中相当可靠,SAR受到了很多资深专业人士和初学者的喜爱。而SAR其实并不复杂,无论你是一个想要提升自己策略的老鸟,还是一个刚入门的小白,都值得你花点时间研究一下这个指标。
下面我们先来了解一下SAR指标能帮我们干什么。
抛物线SAR的主要特点就是它能够识别当前的趋势方向。这个指标会在图表上显示由小红点组成的抛物线:
当抛物线在价格下方时,表示市场处于上升趋势。而抛物线在价格上方时,则代表市场是处于下降趋势的。
SAR指标还可以用来寻找潜在的反转点。我们可以通过观察抛物线的走向,密切留意抛物线是否从价格下方翻转到上方,或从上方翻转到下方时,这表明可能即将发生趋势反转。我们可以根据这个信号来决定入场还是撤资。
抛物线SAR指标的计算方法由两个重要部分组成:极端价格和加速因子。
极端价格(EP)
极端价格(EP)表示当前趋势期间记录的最高点或最低点:
加速因子(AF)
加速因子(AF)决定了SAR指标的灵敏度。它的初始值为0.02,并且在趋势中每达到一个新的极值点时可以逐步增加,最高可达到0.20。AF的调整如下:
– 初始值为0.02。
– 每达到一个新的极值点(最高点或最低点),AF增加0.02。
– 达到0.20后不再增加。
这种调整确保了SAR在趋势加强时变得更加灵敏,能够更紧密地跟踪价格。
抛物线SAR的计算公式 抛物线SAR的计算公式如下:
\begin{equation}
\text{SAR}_{\text{new}} = \text{SAR}_{\text{current}} + \text{AF} \times (\text{EP} – \text{SAR}_{\text{current}}) \end{equation}
这个公式确保随着趋势的发展,SAR值逐渐靠近价格,为市场的变化提供一个动态的指标。
趋势反转
当价格穿越SAR值时,就发生了趋势反转。这时,SAR值会被重置,趋势方向也会切换。新的SAR值将设置为前一个趋势的EP,AF则重新回到初始值。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import allticks
# 以下以美股苹果股票为例
# 从Alltick的行情接口获取苹果股票价格数据
apple_stock_data = allticks.get_stock_data('AAPL')
# 确保数据按日期排序
apple_stock_data = apple_stock_data.sort_index()
# 计算抛物线SAR
def calculate_parabolic_sar(data, af_start=0.02, af_increment=0.02, af_max=0.20):
# 初始化变量
sar = [0] * len(data)
trend = 1 # 1表示上升趋势,-1表示下降趋势
ep = data['Low'][0] # 极端点:上升趋势时为最低价,下降趋势时为最高价
af = af_start # 加速因子
# 设置初始SAR值
sar[0] = data['Low'][0] if trend == 1 else data['High'][0]
for i in range(1, len(data)):
prev_sar = sar[i - 1]
if trend == 1:
sar[i] = prev_sar + af * (ep - prev_sar)
if data['Low'][i] < sar[i]:
trend = -1
sar[i] = ep
ep = data['High'][i]
af = af_start
else:
if data['High'][i] > ep:
ep = data['High'][i]
af = min(af + af_increment, af_max)
else:
sar[i] = prev_sar - af * (prev_sar - ep)
if data['High'][i] > sar[i]:
trend = 1
sar[i] = ep
ep = data['Low'][i]
af = af_start
else:
if data['Low'][i] < ep:
ep = data['Low'][i]
af = min(af + af_increment, af_max)
return sar
# 计算SAR值
apple_stock_data['SAR'] = calculate_parabolic_sar(apple_stock_data)
# 可视化结果
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(apple_stock_data['Close'], label='Apple Stock Price')
plt.plot(apple_stock_data['SAR'], label='Parabolic SAR', linestyle='--')
plt.title('Apple Stock Price with Parabolic SAR')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.show()
【推荐阅读】Pairs Trading 配对交易策略